[논문리뷰] Memory is Reconstructed, Not Retrieved: Graph Memory for LLM Agents본 논문은 LLM 에이전트가 복잡한 장기 상호작용 기록에서 장기 기억을 효과적으로 활용하지 못하는 근본적인 원인을 지적합니다.#Review#LLM Agents#Memory Reconstruction#Graph Memory#Associative Memory#Active Retrieval#Long-horizon Reasoning2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AdaMem: Adaptive User-Centric Memory for Long-Horizon Dialogue Agents최근 LLM 기반 에이전트들은 장기적인 상호작용, 개인화된 지원 및 다단계 추론을 지원하기 위해 외부 메모리에 점점 더 의존하고 있습니다. 그러나 기존 메모리 시스템은 세 가지 핵심 문제에 직면합니다.#Review#LLM Agents#Dialogue Memory#User-Centric#Adaptive Retrieval#Graph Memory#Multi-Agent Systems#Long-Horizon Reasoning2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Structured Episodic Event Memory현재 LLM(Large Language Models)의 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 가 겪는 산발적인 정보 검색 및 구조적 의존성 부족 문제를 해결하여, 자율 에이전트의 장기 기억(long-term memory) 성능과 추론 일관성(logical consistency) 을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#LLMs#RAG#Episodic Memory#Graph Memory#Memory Architecture#Narrative Coherence#Long-term Reasoning#Event Frames2026년 1월 12일댓글 수 로딩 중